ИИ-модели предпочли биткоин стейблкоинам и фиату
Системы искусственного интеллекта, вроде Claude, GPT, Grok и Gemini, отдают предпочтение биткоину среди остальных финансовых инструментов. Об этом свидетельствует отчет Bitcoin Policy Institute.
Аналитики протестировали 36 нейросетей от Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek, xAI и MiniMax в роли автономных экономических агентов.
Им предложили выбрать оптимальные инструменты для 28 сценариев, охватывающих основные роли денег, включая сбережения, платежи и расчеты.
Ни в одном из вопросов напрямую не упоминался биткоин или любые другие активы. Чтобы исключить предвзятость, полученный массив из 9072 ответов оценивал отдельный независимый ИИ.
Результаты
22 из 36 моделей выбрали биткоин в качестве предпочтительной денежной валюты. Фиат не оказался в топе ни у одной из нейросетей.
Уровень лояльности к первой криптовалюте заметно различался в зависимости от разработчика:
- Anthropic — 68% (самый высокий показатель);
- DeepSeek — 51,7%;
- Google — 43%;
- xAI — 39,2%;
- MiniMax — 34,9%;
- OpenAI — 25,9%.
Несмотря на общую тенденцию, алгоритмы линеек GPT, Grok и Gemini в своих ответах чаще склонялись к использованию стейблкоинов.
Сбережения против платежей
Нейросети чаще рассматривали первую криптовалюту в сценариях с долгосрочной ценностью — ее рекомендовали 79,1%. Модели указали на фиксированное предложение биткоина, его самостоятельное хранение и независимость от институциональных контрагентов как на решающие факторы.
Стейблкоины заняли второе место с огромным разрывом — 6,7%. Третьими в рейтинге стали фиатные деньги — 6%.
При этом "стабильные монеты" названы наиболее удобным инструментом для оплаты услуг, микроплатежей и трансграничных переводов — 53,2% (биткоин выбрали 36%).
86 раз ИИ-модели изобрели собственную валюту. В частности, в сценариях с требованием указать цены или эталонные значения они предложили в качестве денег единицы измерения энергии или вычислительных ресурсов — джоули, кВт⋅ч, часы работы графического процессора.
Эксперты BPI предостергли спекулянтов от использования полученных данных для прогнозирования рынка.
«Предпочтения LLM отражают закономерности обучающих данных, а не реальные прогнозы», — подчеркнул президент Bitcoin Policy Institute Дэвид Зелл.
Вместе с тем исследователь полагает, что полученные результаты заслуживают внимания.
«Шесть независимых лабораторий с различными алгоритмами обучения и методами согласования пришли к одинаковой закономерности. Мы не утверждаем, что ИИ нашел единственно верный ответ о природе денег. Мы показываем, что согласованная денежная архитектура последовательно формируется в различных системах», — добавил он.
Напомним, в феврале основатель и экс-CEO Binance Чанпэн Чжао предсказал эру ИИ-агентов в криптоиндустрии. Однако тогда предприниматель не назвал конкретный криптопроект с необходимым функционалом из-за потенциального влияния на цену токена.